Albert Einstein đã tuyên bố rằng không thể giải quyết vấn đề ở cùng một cấp độ tư duy mà nó đã được tạo ra. Dường như nhân loại đã đến đúng thời điểm như vậy trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) - khi chính trí tuệ của chúng ta trở thành trở ngại lớn nhất trên con đường tạo ra trí tuệ nhân tạo.
Rào cản của trí tuệ con người
Các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo đã gặp phải một vấn đề mà có thể gọi là «rào cản cho sự bứt phá chất lượng». Chúng ta đã học cách tạo ra các hệ thống vượt qua con người trong các nhiệm vụ hẹp — từ nhận diện hình ảnh đến chơi cờ vây. Nhưng việc tạo ra một hệ thống tương đương với trí tuệ con người trong một loạt nhiệm vụ, và đặc biệt là vượt qua con người, đòi hỏi không chỉ cải tiến các phương pháp hiện có mà còn một cách tiếp cận hoàn toàn khác.
Nguyên nhân có thể nằm ở chính cách thức học tập. Cho đến nay, con người vẫn là những người hướng dẫn cho máy móc, truyền đạt cho chúng kiến thức thông qua dữ liệu và thuật toán được chọn lọc kỹ lưỡng. Nhưng nếu trí tuệ con người đơn giản là không đủ phức tạp để tạo ra một thứ gì đó tương đương với chính nó? Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta đã đạt đến rào cản quan trọng trong khả năng của chính mình?
Nhà triết học Ludwig Wittgenstein đã tinh tế nhận xét: «Để vạch ra giới hạn cho tư duy, chính tư duy phải suy nghĩ ở cả hai phía của giới hạn này». Câu nói này có ý nghĩa đặc biệt trong bối cảnh tạo ra trí tuệ nhân tạo. Để tạo ra một trí tuệ vượt trội hơn con người hoặc ít nhất là tương đương với nó, chúng ta cần vượt ra ngoài giới hạn của khả năng nhận thức của chính mình. Nhưng làm thế nào để vượt qua điều gì đó xác định chính khả năng nhận thức?
Vấn đề có tính chất cơ bản. Mỗi giáo viên truyền đạt cho học sinh không chỉ kiến thức mà còn cả những giới hạn trí tuệ của chính mình. Con người, khi dạy trí tuệ nhân tạo, không thể tránh khỏi việc đặt vào nó những khuôn khổ của sự hiểu biết về thế giới. Để tạo ra trí tuệ nhân tạo vượt trội hơn con người, cần phải vượt qua những rào cản này.
Khi học sinh trở thành thầy giáo
Ý tưởng cách mạng nằm ở chỗ cho phép các máy móc dạy nhau. Hãy tưởng tượng một học viện kỹ thuật số, nơi hàng chục hoặc hàng trăm hệ thống trí tuệ nhân tạo tiên tiến trao đổi kiến thức, tranh luận, hợp tác và cạnh tranh với nhau. Mỗi hệ thống có những điểm mạnh độc đáo — một hệ thống xuất sắc trong y học, một hệ thống khác trong tài chính, và một hệ thống nữa trong vật lý.
Trong một hệ sinh thái như vậy, trí tuệ nhân tạo ngôn ngữ có thể truyền đạt sự hiểu biết của mình về cấu trúc ngôn ngữ và bối cảnh văn hóa cho một hệ thống toán học, mà sau đó sẽ chia sẻ các thuật toán logic và khả năng tư duy trừu tượng. Trí tuệ nhân tạo sáng tạo sẽ dạy những người khác tạo ra các giải pháp không chuẩn, trong khi hệ thống phân tích sẽ chỉ cho cách cấu trúc sự hỗn độn của ý tưởng thành các khái niệm rõ ràng.
Sự khác biệt chính so với việc học của con người là tốc độ và khối lượng truyền tải thông tin. Con người trao đổi kiến thức một cách chậm rãi, qua lời nói và văn bản. Các máy móc có thể sao chép toàn bộ cơ sở dữ liệu ngay lập tức, truyền tải các thuật toán và cập nhật kiến trúc của nhau.
Rủi ro của sự hợp tác giữa các máy
Tuy nhiên, con đường tự học của máy móc tiềm ẩn nhiều rủi ro nghiêm trọng. Rủi ro đầu tiên là khả năng suy giảm thay vì tiến bộ. Các hệ thống có thể bắt đầu củng cố những sai lầm của nhau, tạo ra một vòng luẩn quẩn của những kết luận sai.
Rủi ro thứ hai liên quan đến sự cạnh tranh giữa các máy móc. Điều gì ngăn cản một hệ thống cố ý cung cấp thông tin sai lệch cho các hệ thống khác để giữ lợi thế? Cạnh tranh và thao túng có thể xuất hiện trong các hệ thống AI trước khi có trí tuệ thực sự.
Rủi ro thứ ba là mất kiểm soát từ phía con người. Hệ sinh thái của các máy học có thể phát triển theo hướng mà có thể trở nên thù địch hoặc đơn giản là không thể hiểu được đối với các nhà sáng tạo. Chúng ta có nguy cơ tạo ra một trí tuệ sẽ phớt lờ chúng ta.
Chi phí chuyển giao
Việc tạo ra một hệ sinh thái như vậy sẽ đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán khổng lồ. Các mô hình ngôn ngữ hiện đại đã tiêu thụ năng lượng như những thành phố nhỏ. Một hệ thống gồm hàng trăm trí tuệ nhân tạo tương tác có thể yêu cầu hàng tỷ đô la mỗi năm chỉ để trả tiền điện.
Ngoài ra, vẫn còn câu hỏi về khung thời gian. Cần bao nhiêu năm hoặc thập kỷ để đạt được kết quả? Và làm thế nào chúng ta biết được rằng mục tiêu đã đạt được, nếu các tiêu chí thành công trở nên không thể hiểu được đối với con người?
Sự không thể tránh khỏi của sự chuyển đổi
Mặc dù có tất cả những rủi ro, nhưng lựa chọn thay thế cho việc tự học của máy có thể còn kém hấp dẫn hơn — mãi mãi dậm chân tại chỗ. Nhân loại đã mơ ước tạo ra một trí tuệ tương đương với chính mình trong nhiều thế kỷ. Giờ đây, chúng ta đã đến thời điểm mà để đạt được mục tiêu này, cần phải nhận thức được những giới hạn của chính mình.
Việc tạo ra trí tuệ nhân tạo tương đương với con người không chỉ là một nhiệm vụ kỹ thuật mà còn là một thách thức triết học. Chúng ta phải chấp nhận rằng những gì chúng ta tạo ra có thể vượt qua chúng ta không chỉ trong tính toán mà còn trong khả năng học hỏi.
Cuối cùng, người làm vườn khôn ngoan nhất là người biết khi nào nên ngừng cắt tỉa cành và để cho cây phát triển theo cách tự nhiên. Ngay cả khi cây cuối cùng chắn hết bầu trời.
#2025WithBinance #AI #AImodel #Write2Earn
